이 연구는 주석자 모델링 기법의 효과성을 체계적으로 탐구한다. 최근 자연어 처리 연구와 주석 작업에서는 단일 정답에 의존하는 전통적 접근에서 벗어나 개인의 다양한 관점에 주목하는 패러다임 전환이 일어나고 있다. 주석 작업이 다양성을 포괄하는 경우, 다수 의견에 의존하는 모델은 소수 관점을 간과할 수 있다. 이는 중요한 정보의 누락을 초래하고 더 넓은 맥락에서 생태계의 균형을 위협할 수 있다.
주석자 모델링 기법이 다양해짐에 따라, 데이터셋의 세부 특성과의 관계를 조사하는 것이 중요해졌다. 이 연구는 다양한 주석자 모델링 기법을 체계적으로 탐구하고 7개의 코퍼스에 걸쳐 성능을 비교한다.
연구 결과, 일반적으로 사용되는 사용자 토큰 모델이 더 복잡한 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보였다. 또한 데이터셋의 동의 수준에 따라 최적의 모델이 달라지는 것을 확인했다. 이를 통해 코퍼스 통계와 주석자 모델링 성능 간의 관계를 밝혔으며, 이는 향후 코퍼스 구축과 관점 중심 자연어 처리 연구에 시사점을 제공한다.
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